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Joseph Redmon

2014-07-17 b32a287e38f4c6a41828f18b4669dec9f3af4943

 src/convolutional_layer.c

@@ -1,238 +1,292 @@
#include "convolutional_layer.h"
#include "utils.h"
#include "mini_blas.h"
#include <stdio.h>

int convolutional_out_height(convolutional_layer layer)
{
    int h = layer.h;
    if (!layer.pad) h -= layer.size;
    else h -= 1;
    return h/layer.stride + 1;
}

int convolutional_out_width(convolutional_layer layer)
{
    int w = layer.w;
    if (!layer.pad) w -= layer.size;
    else w -= 1;
    return w/layer.stride + 1;
}

image get_convolutional_image(convolutional_layer layer)
{
    int h,w,c;
    if(layer.edge){
        h = (layer.h-1)/layer.stride + 1;
        w = (layer.w-1)/layer.stride + 1;
    }else{
        h = (layer.h - layer.size)/layer.stride+1;
        w = (layer.h - layer.size)/layer.stride+1;
    }
    h = convolutional_out_height(layer);
    w = convolutional_out_width(layer);
    c = layer.n;
    return double_to_image(h,w,c,layer.output);
    return float_to_image(h,w,c,layer.output);
}

image get_convolutional_delta(convolutional_layer layer)
{
    int h,w,c;
    if(layer.edge){
        h = (layer.h-1)/layer.stride + 1;
        w = (layer.w-1)/layer.stride + 1;
    }else{
        h = (layer.h - layer.size)/layer.stride+1;
        w = (layer.h - layer.size)/layer.stride+1;
    }
    h = convolutional_out_height(layer);
    w = convolutional_out_width(layer);
    c = layer.n;
    return double_to_image(h,w,c,layer.delta);
    return float_to_image(h,w,c,layer.delta);
}

convolutional_layer *make_convolutional_layer(int h, int w, int c, int n, int size, int stride, ACTIVATION activation)
convolutional_layer *make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, int pad, ACTIVATION activation)
{
    int i;
    int out_h,out_w;
    size = 2*(size/2)+1; //HA! And you thought you'd use an even sized filter...
    convolutional_layer *layer = calloc(1, sizeof(convolutional_layer));
    layer->h = h;
    layer->w = w;
    layer->c = c;
    layer->n = n;
    layer->edge = 1;
    layer->batch = batch;
    layer->stride = stride;
    layer->kernels = calloc(n, sizeof(image));
    layer->kernel_updates = calloc(n, sizeof(image));
    layer->kernel_momentum = calloc(n, sizeof(image));
    layer->biases = calloc(n, sizeof(double));
    layer->bias_updates = calloc(n, sizeof(double));
    layer->bias_momentum = calloc(n, sizeof(double));
    double scale = 2./(size*size);
    layer->size = size;
    layer->pad = pad;

    layer->filters = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    layer->filter_updates = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    layer->filter_momentum = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));

    layer->biases = calloc(n, sizeof(float));
    layer->bias_updates = calloc(n, sizeof(float));
    layer->bias_momentum = calloc(n, sizeof(float));
    float scale = 1./(size*size*c);
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*(rand_uniform());
    for(i = 0; i < n; ++i){
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = 0;
        layer->kernels[i] = make_random_kernel(size, c, scale);
        layer->kernel_updates[i] = make_random_kernel(size, c, 0);
        layer->kernel_momentum[i] = make_random_kernel(size, c, 0);
        layer->biases[i] = .5;
    }
    layer->size = 2*(size/2)+1;
    if(layer->edge){
        out_h = (layer->h-1)/layer->stride + 1;
        out_w = (layer->w-1)/layer->stride + 1;
    }else{
        out_h = (layer->h - layer->size)/layer->stride+1;
        out_w = (layer->h - layer->size)/layer->stride+1;
    }
    fprintf(stderr, "Convolutional Layer: %d x %d x %d image, %d filters -> %d x %d x %d image\n", h,w,c,n, out_h, out_w, n);
    layer->output = calloc(out_h * out_w * n, sizeof(double));
    layer->delta  = calloc(out_h * out_w * n, sizeof(double));
    layer->upsampled = make_image(h,w,n);
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
    int out_w = convolutional_out_width(*layer);

    layer->col_image = calloc(layer->batch*out_h*out_w*size*size*c, sizeof(float));
    layer->output = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    layer->delta  = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    #ifdef GPU
    layer->filters_cl = cl_make_array(layer->filters, c*n*size*size);
    layer->filter_updates_cl = cl_make_array(layer->filter_updates, c*n*size*size);
    layer->filter_momentum_cl = cl_make_array(layer->filter_momentum, c*n*size*size);

    layer->biases_cl = cl_make_array(layer->biases, n);
    layer->bias_updates_cl = cl_make_array(layer->bias_updates, n);
    layer->bias_momentum_cl = cl_make_array(layer->bias_momentum, n);

    layer->col_image_cl = cl_make_array(layer->col_image, layer.batch*out_h*out_w*size*size*c);
    layer->delta_cl = cl_make_array(layer->delta, layer->batch*out_h*out_w*n);
    layer->output_cl = cl_make_array(layer->output, layer->batch*out_h*out_w*n);
    #endif
    layer->activation = activation;

    fprintf(stderr, "Convolutional Layer: %d x %d x %d image, %d filters -> %d x %d x %d image\n", h,w,c,n, out_h, out_w, n);

    return layer;
}

void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, double *in)
void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *layer, int h, int w, int c)
{
    image input = double_to_image(layer.h, layer.w, layer.c, in);
    image output = get_convolutional_image(layer);
    int i,j;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        convolve(input, layer.kernels[i], layer.stride, i, output, layer.edge);
    }
    for(i = 0; i < output.c; ++i){
        for(j = 0; j < output.h*output.w; ++j){
            int index = i*output.h*output.w + j;
            output.data[index] += layer.biases[i];
            output.data[index] = activate(output.data[index], layer.activation);
        }
    }
    layer->h = h;
    layer->w = w;
    layer->c = c;
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
    int out_w = convolutional_out_width(*layer);

    layer->col_image = realloc(layer->col_image,
                                layer->batch*out_h*out_w*layer->size*layer->size*layer->c*sizeof(float));
    layer->output = realloc(layer->output,
                                layer->batch*out_h * out_w * layer->n*sizeof(float));
    layer->delta  = realloc(layer->delta,
                                layer->batch*out_h * out_w * layer->n*sizeof(float));
}

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double *input, double *delta)
void bias_output(const convolutional_layer layer)
{
    int i;

    image in_delta = double_to_image(layer.h, layer.w, layer.c, delta);
    image out_delta = get_convolutional_delta(layer);
    zero_image(in_delta);

    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        back_convolve(in_delta, layer.kernels[i], layer.stride, i, out_delta, layer.edge);
    }
}

void backward_convolutional_layer2(convolutional_layer layer, double *input, double *delta)
{
    image in_delta = double_to_image(layer.h, layer.w, layer.c, delta);
    image out_delta = get_convolutional_delta(layer);
    int i,j;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        rotate_image(layer.kernels[i]);
    }

    zero_image(in_delta);
    upsample_image(out_delta, layer.stride, layer.upsampled);
    for(j = 0; j < in_delta.c; ++j){
    int i,j,b;
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            two_d_convolve(layer.upsampled, i, layer.kernels[i], j, 1, in_delta, j, layer.edge);
        }
    }

    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        rotate_image(layer.kernels[i]);
    }
}

void gradient_delta_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i;
    image out_delta = get_convolutional_delta(layer);
    image out_image = get_convolutional_image(layer);
    for(i = 0; i < out_image.h*out_image.w*out_image.c; ++i){
        out_delta.data[i] *= gradient(out_image.data[i], layer.activation);
    }
}

void learn_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double *input)
{
    int i;
    image in_image = double_to_image(layer.h, layer.w, layer.c, input);
    image out_delta = get_convolutional_delta(layer);
    gradient_delta_convolutional_layer(layer);
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        kernel_update(in_image, layer.kernel_updates[i], layer.stride, i, out_delta, layer.edge);
        layer.bias_updates[i] += avg_image_layer(out_delta, i);
        //printf("%30.20lf\n", layer.bias_updates[i]);
    }
}

void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double step, double momentum, double decay)
{
    //step = .01;
    int i,j;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        layer.bias_momentum[i] = step*(layer.bias_updates[i]) 
                                + momentum*layer.bias_momentum[i];
        layer.biases[i] += layer.bias_momentum[i];
        //layer.biases[i] = constrain(layer.biases[i],1.);
        layer.bias_updates[i] = 0;
        int pixels = layer.kernels[i].h*layer.kernels[i].w*layer.kernels[i].c;
        for(j = 0; j < pixels; ++j){
            layer.kernel_momentum[i].data[j] = step*(layer.kernel_updates[i].data[j] - decay*layer.kernels[i].data[j]) 
                                                + momentum*layer.kernel_momentum[i].data[j];
            layer.kernels[i].data[j] += layer.kernel_momentum[i].data[j];
            //layer.kernels[i].data[j] = constrain(layer.kernels[i].data[j], 1.);
        }
        zero_image(layer.kernel_updates[i]);
    }
}

void visualize_convolutional_filters(convolutional_layer layer, char *window)
{
    int color = 1;
    int border = 1;
    int h,w,c;
    int size = layer.size;
    h = size;
    w = (size + border) * layer.n - border;
    c = layer.kernels[0].c;
    if(c != 3 || !color){
        h = (h+border)*c - border;
        c = 1;
    }

    image filters = make_image(h,w,c);
    int i,j;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        int w_offset = i*(size+border);
        image k = layer.kernels[i];
        image copy = copy_image(k);
        /*
        printf("Kernel %d - Bias: %f, Channels:",i,layer.biases[i]);
        for(j = 0; j < k.c; ++j){
            double a = avg_image_layer(k, j);
            printf("%f, ", a);
        }
        printf("\n");
        */
        normalize_image(copy);
        for(j = 0; j < k.c; ++j){
            set_pixel(copy,0,0,j,layer.biases[i]);
        }
        if(c == 3 && color){
            embed_image(copy, filters, 0, w_offset);
        }
        else{
            for(j = 0; j < k.c; ++j){
                int h_offset = j*(size+border);
                image layer = get_image_layer(k, j);
                embed_image(layer, filters, h_offset, w_offset);
                free_image(layer);
            for(j = 0; j < out_h*out_w; ++j){
                layer.output[(b*layer.n + i)*out_h*out_w + j] = layer.biases[i];
            }
        }
        free_image(copy);
    }
    image delta = get_convolutional_delta(layer);
    image dc = collapse_image_layers(delta, 1);
    char buff[256];
    sprintf(buff, "%s: Delta", window);
    show_image(dc, buff);
    free_image(dc);
    show_image(filters, window);
    free_image(filters);
}

void visualize_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, float *in)
{
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    int i;

    bias_output(layer);

    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = out_h*out_w;

    float *a = layer.filters;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.output;

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        im2col_cpu(in, layer.c, layer.h, layer.w, 
            layer.size, layer.stride, layer.pad, b);
        gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
        c += n*m;
        in += layer.h*layer.w*layer.c;
        b += k*n;
    }
    /*
    int i;
    for(i = 0; i < m*n; ++i) printf("%f, ", layer.output[i]);
    printf("\n");
    */
    activate_array(layer.output, m*n*layer.batch, layer.activation, 0.);
}

#ifdef GPU
void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, cl_mem in)
{
    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer)*
        layer.batch;

    cl_write_array(layer.filters_cl, layer.filters, m*k);
    cl_mem a = layer.filters_cl;
    cl_mem b = layer.col_image_cl;
    cl_mem c = layer.output_cl;
    im2col_ongpu(in, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, b);
    gemm_ongpu(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,0,c,n);
    activate_array_ongpu(layer.output_cl, m*n, layer.activation, 0.);
    cl_read_array(layer.output_cl, layer.output, m*n);
}
#endif

void learn_bias_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i,b;
    int size = convolutional_out_height(layer)
        *convolutional_out_width(layer);
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            layer.bias_updates[i] += mean_array(layer.delta+size*(i+b*layer.n), size);
        }
    }
}

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float *delta)
{
    int i;
    char buff[256];
    //image vis = make_image(layer.n*layer.size, layer.size*layer.kernels[0].c, 3);
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        image k = layer.kernels[i];
        sprintf(buff, "Kernel %d", i);
        if(k.c <= 3) show_image(k, buff);
        else show_image_layers(k, buff);
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer);
    gradient_array(layer.output, m*k*layer.batch, layer.activation, layer.delta);
    learn_bias_convolutional_layer(layer);

    float *a = layer.delta;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.filter_updates;

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
        a += m*k;
        b += k*n;
    }

    if(delta){
        m = layer.size*layer.size*layer.c;
        k = layer.n;
        n = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer);

        a = layer.filters;
        b = layer.delta;
        c = layer.col_image;

        memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));

        for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
            gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,0,c,n);
            col2im_cpu(c, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta);
            c += k*n;
            delta += layer.h*layer.w*layer.c;
        }
    }
}

void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float step, float momentum, float decay)
{
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;
    axpy_cpu(layer.n, step, layer.bias_updates, 1, layer.biases, 1);
    scal_cpu(layer.n, momentum, layer.bias_updates, 1);

    scal_cpu(size, 1.-step*decay, layer.filters, 1);
    axpy_cpu(size, step, layer.filter_updates, 1, layer.filters, 1);
    scal_cpu(size, momentum, layer.filter_updates, 1);
}


image get_convolutional_filter(convolutional_layer layer, int i)
{
    int h = layer.size;
    int w = layer.size;
    int c = layer.c;
    return float_to_image(h,w,c,layer.filters+i*h*w*c);
}

image *weighted_sum_filters(convolutional_layer layer, image *prev_filters)
{
    image *filters = calloc(layer.n, sizeof(image));
    int i,j,k,c;
    if(!prev_filters){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            filters[i] = copy_image(get_convolutional_filter(layer, i));
        }
    }
    else{
        image base = prev_filters[0];
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            image filter = get_convolutional_filter(layer, i);
            filters[i] = make_image(base.h, base.w, base.c);
            for(j = 0; j < layer.size; ++j){
                for(k = 0; k < layer.size; ++k){
                    for(c = 0; c < layer.c; ++c){
                        float weight = get_pixel(filter, j, k, c);
                        image prev_filter = copy_image(prev_filters[c]);
                        scale_image(prev_filter, weight);
                        add_into_image(prev_filter, filters[i], 0,0);
                        free_image(prev_filter);
                    }
                }
            }
        }
    }
    return filters;
}

image *visualize_convolutional_layer(convolutional_layer layer, char *window, image *prev_filters)
{
    image *single_filters = weighted_sum_filters(layer, 0);
    show_images(single_filters, layer.n, window);

    image delta = get_convolutional_image(layer);
    image dc = collapse_image_layers(delta, 1);
    char buff[256];
    sprintf(buff, "%s: Output", window);
    show_image(dc, buff);
    save_image(dc, buff);
    free_image(dc);
    return single_filters;
}